> ==>發信人: reader.bbs@ptt.cc (讀者), 信區: programming
> 重點是，你所定義的程式設計師，和真正在做程式設計工作的人，根本就
> 不是同一回事，那種剛畢業的專科學生，或許有你所說的只知程式語法的
> 事情，但除此之外，還有誰是這樣呢?
> 自行樹立了一個稻草人出來打，就宣稱自己所說的事情是正確的，這樣子
> 哪個寫過程式的人會願意白白讓你貶低呢?
跟他一樣的看法或論點也出現在某些教授, 尤其是年輕一代的國內博士, 但從
國外回來的博士這種情況較少, 可能到國外都得做點 programming 的苦功吧.
這個論點最常出現的首推 relational database 專業, 可能原因是使用 SQL 4GL
這種高階應用語言很多, 又因為 AI Prolog Inference 不同於傳統的 procedure
oriented PL , 因此就說不必寫次序性的程式, 但還是要寫敘述性的 rule 啊,
自從生物資訊流行後, 這類資料要存放到電腦中, 資料庫的就想當然耳用關聯式資
料庫, 連帶基因演算法就流行到跟生物資訊一樣能自動進化產生程式. 而談起程碼
自動產生器(automatic code generater)原來是某類軟體工程專業的最愛, 寫程式
應該像 4G 用法那樣只要做一下 requirement description 一切就能全自動產生.
這些都是從過去就有的願望, 只是一直都沒有存活到業界能大量使用的程度.
而台灣這類講高級應用的資料庫與講自動化的軟工, 都需要複雜與高階的工具與環
境支撐, 在自己無法供給下, 偏愛進口的軟體與發展工具, 這類工具多屬在其特定
的軟體環境上加以使用, 因此開發成本都被拔不掉的底層環境支援給吃掉了, 業界
不可能再將利潤費用疊上去, 因此台灣業界基於本身利益就不愛用這類做法.
但是做 "論文研究" 的立場就不同, 不會想從底層做起, 最好底層是花錢就能
解決, 支援得夠高, 上層的運用就越容易做, 因此會很強調要用很高端的 AI
Natural Language 工具來研發他們心中的運用.
這些確實是問題, 年輕教授基於自己的專業發展需要, 以某些論點來突出自己
的需求以吸引年輕人力投入並無可厚非, 多年來軟體產業上不來跟這些論點是有關
係的, 主要就是對外能賺外匯的人力素質逐漸弱化. 產業賺不到錢, 能投入 R&D
的費用就更減少, 高階工具環境也就難以支援, 就會有這類的聲音與看法更加突出.
何者重要有價值的論點就會被用來搶奪資源.
上面的想法未必就是對的, 所以很想聽聽大家的其他看法. 資訊產業實在不容
樂觀 ! 現在是不管理論還是實務技術, 繼續抓不到老鼠就不會是好貓. 這種狀況
實在是不利於要長期培養才有長利的 R&D .
> ※ 引述《drkkimo ()》之銘言：
> : 看來你說所有程式設計師和我所指的不一樣 你拿我支持該這麼作的人來反駁我 可能
> : 討論沒有交集吧 不想說了
> : 總歸我講了一堆的看法就是 程式語法好學易過時 理論較難學不容易過時 所以應該重視
> : 理論不要死鑽程式而已
> : 而你把程設師提升到較高的層次來論述其實就是拿我支持的作法來反駁我 好像沒有交集
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